基于自适应模糊控制的汽车焊接过程方法研究

针对当前汽车车身焊接费时费力、焊点不连续、表面质量差等问题,提出一种基于自适应模糊控制的焊接过程算法。通过构建工业机器人、C型短式伺服焊钳及旋转式双面夹具台的运动模型,利用模糊规则制定PID控制参数,有效提高了伺服控制系统的跟踪精度及动态响应能力。试验结果表明,该方法能较好地解决车身连续焊接过程生产的问题。

基于声学特征分析的镨钕合金无损检测方法研究

当前镨钕等稀土合金铸锭成品的质量检测工序均采用人工钻检法和化学分析法,存在着质检周期长、成本高、严重依赖人工经验等缺陷,本文基于声学特征分析的技术,结合传感器、信号处理、经典工程控制等理论,提出了一种无损的物理检测方法。首先对熔盐电解得到镨钕合金进行成分分析,确定其碳含量指标可作为金属质量的分类特征,并且依靠声学信号能判断金属碳含量;其次采集镨钕合金受到外界脉冲激励时的声学信号,通过分析声学信号的时域波形,建立镨钕合金碳含量与其声学信号特征的内在关联模型;最后正交实验结果表明,声学信号的时域特征能较好区别镨钕合金的高低碳差异。

基于多传感器融合技术的移动机器人位姿估计方法研究

在室内环境中,移动机器人精确的位姿估计是实现机器人控制的先决条件。为了解决在稀土冶炼电解车间移动机器人使用单一传感器存在定位误差大、精度低、稳定性差的问题,提出了一种将惯性测量单元(IMU)、轮式里程计和激光雷达等多种传感器数据融合的定位方法。该方法将轮式里程计和IMU的位姿信息通过无迹卡尔曼滤波算法融合,然后将融合后的数据与激光雷达信息通过粒子滤波算法融合,得到更精确的位姿数据。经过实验论证表明,该方法可以将定位误差稳定到2cm左右,显著提高了移动机器人的定位精度和鲁棒性。

基于机器视觉的铜箔表面缺陷检测方法研究

针对当前锂电池用电解铜箔(锂电铜箔)表面缺陷问题,提出了一种基于改进Canny边缘检测算法的铜箔表面缺陷检测方法。首先,使用中值滤波替代传统Canny算法中的高斯滤波,解决高斯滤波会模糊缺陷边缘的问题;其次,使用迭代法自动获取双阈值,增强阈值自适应性,解决固定阈值适应性差的问题。利用工业相机采集到铜箔图像并上传到上位机中,先对图像进行中值滤波和灰度值缩放变换处理,在去除噪声和增强缺陷信息的同时保留缺陷边缘,然后使用动态阈值分割图像获取感兴趣区域(缺陷ROI),最后用改进Canny边缘检测和形态学闭运算结合的方法提取缺陷边缘,完成缺陷检测。实验结果表明传统Canny算法检测成功率较低,而该方法能够精准提取缺陷边缘信息,检测成功率达到97.08%,实现了对铜箔划痕、裂纹、污点类等表面缺陷的准确检测。

镨钕合金碳含量软测量研究

为克服工业生产中应用化学分析法和人工质检法对稀土金属碳含量检测的缺陷,模拟人工钻检时依靠对受力大小的感知来判断金属产品是否合格的过程,提出利用自动钻检法检测镨钕合金的碳含量。自主研发微孔钻检实验装置,并通过动态钻削受力模型验证实验装置的可行性和支持向量机(SVM)建立镨钕合金碳含量的识别模型。结果显示,以切削力维度特征和时间维度特征组合训练模型的识别率达94.586%,识别时间在8 ms以内,接受器操作特性曲线(ROC)性能指标FP(将负样品识别为正样品)最小且曲线线下面积(AUC)最大,达到了镨钕合金生产质量在线检测的准确性和实时性的工业要求,为稀土类合金质量检测提供了参考。

基于切削力模型的镨钕合金碳含量钻检方法研究

工业生产中,稀土金属的碳含量常用化学分析法检测,由于化学分析法检测环节多、周期长、成本高等缺陷,提出一种基于切削力模型的钻检方法,研究合金切削力与镨钕合金碳含量之间的规律。首先,阐述了镨钕合金的制备工艺及其碳含量的现有检测手段,由于化学检测法的不足,提出基于切削力的物理软测量方法;其次,根据镨钕合金钻削制孔过程中的不同阶段,通过构建局部微元力与整体切削力的转换矩阵模型,建立了制孔过程中的动态切削力模型;最后,通过搭建一套镨钕合金切削力检测设备,实验测量镨钕合金制孔切削力,验证了基于切削力模型检测稀土金属中碳含量的有效性。